【ディープラーニングのフリーランス求人・案件情報】年収や単価、将来性や学習方法をご紹介！

18/03/21 11:54:46 19/05/04 17:30:57

1 ディープラーニングに関する案件情報一覧【随時更新中】
2 ディープラーニングとは？
3 ディープラーニングで使う言語は？
4 ディープラーニングエンジニアの年収平均は？正社員はどれ位？
5 ディープラーニングエンジニアの必要な能力や素養は？
6 ディープラーニングエンジニアの将来性は？どんな人が需要がたかい？
7 ディープラーニングエンジニアはどんな勉強をすればいい？
- 7.1 ディープラーニングエンジニアの資格は？未経験でもなれる？
8 フリーランス案件量が豊富なアルマサーチ

ディープラーニングに関する案件情報一覧【随時更新中】

ディープラーニングとは？

ディープラーニングとは、AIの一種です。データベースに情報を蓄積して自ら学び、処理を行うシステムになります。AIとディープラーニングはどう違うのか、機械学習とはどう違うのか、と類似する技術と混同されることも多いです。

仕組みや技術の詳細に関しては後述します。

ディープラーニングの仕組みは？

ディープラーニングの仕組みは、データベースにデータを蓄積し、その統計データから結論を導き出し、さらに進化して統計の取り方も学習します。一般的にAIはデータベースに蓄積したデータから人間が書いたプログラムに則って結論付けるイメージかと思いますが、ディープラーニングではもう一歩踏み込んでいます。

単にデータの引き出しが増えて整合性が高まっていくだけでなく、蓄積されたデータや今までの整合性から結論を導き出すプロセスを書き換えている点に大きな特徴があります。いわば、本来人間が書き換えるプログラムをシステムが自ら書き換えているイメージです。

ディープラーニングは従来までのAIとどう違うのか混同されがちですが、システムがシステムを書き換えるという点で大きく異なります。一時アキネーターなどが流行りましたが、あれも人工知能の一種です。

参考：アキネーター

仕組みとしては、システムからの質問に人間が答え、過去に蓄積したデータと照合して人間が想像している人物などを当てます。アキネーターも人間がプレイするたびにデータを蓄積するので整合率は高まっていきますが、照合する際のロジック自体は進化しません。

つまり、アキネーターはAIですが、ディープラーニングではないということになります。アキネーターにディープラーニングの機能を追加すると、データを蓄積して整合率を上げるだけでなく、さらに結論を導き出すロジックも変化させていきます。

プログラマーがロジックを書き換える必要がないので、まさにターミネーターの世界に近いイメージです。人工知能が自らプログラムを作り出せば、ターミネーターのように機械が人間を支配しようとする可能性もあるでしょう。

ちなみに、2045年には機械の知能が人間を超えると言われています。そうなれば、現状の社会システムを把握したうえで、システムが自動でシステムを生み出していくことになります。

今は「こんなシステムがあったら便利だな」ということを人間が考え、人間がプログラミングして実現しています。ディープラーニングのように機械が自動でロジックを構築する仕組みも開発されていますが、まだ発展途上です。

データを蓄積して整合性を高めるシステムに毛が生えたようなものと言えます。しかし、よりプログラムがプログラミングするようになれば、システムが勝手に社会を評価し、変えていってしまうということになります。

人間にとって便利なように機会が学習してプログラミングしてくれれば問題ありませんが、それこそ人間を支配する方向にシステム開発が進んでいけば、まさにターミネーターの世界です。

今はまだ現実味のない話ではありますが、ディープラーニングの誕生により、本格的に機械による人間の支配を危惧している専門家も出てきています。

ディープラーニングと機械学習の違い

ディープラーニングも機械学習もAIに含まれますが、ディープラーニングは機械学習の上位交換と言えます。先ほどアキネーターの例を出しましたが、このシステムはまさに機械学習です。

機械学習はデータを蓄積することで結論の精度を高めていきますが、結論を導き出す際のロジックを変化させていくことはありません。あくまでも判断材料となるデータが増えることで、精度が上がっていくだけです。

一方で、ディープラーニングは機械学習の機能からさらにロジックを自動で変えていく機能が追加されたものです。内部ロジックとしては、処理が追加されているという点でディープラーニングと機械学習は大きく異なります。

とは言っても、ディープラーニングで自動追記される処理は人間の想定の範囲内です。つまり、「どういったデータが集まった場合、どういった処理（結論を導くためのロジック）を追記するか」ということがあらかじめある程度決められています。

ディープラーニングでは、具体的に追記されるプログラムをすべて人間が書いているわけではありませんが、機械が完全に自由にロジック追加しているわけではありません。現状は追記されるロジックも人間の想定の範囲内なので、今後より自由にシステムがプログラム追記していく技術が求められています。

ディープラーニングの活用事例

囲碁システム（AlphaGo）

もっとも有名なディープラーニングの活用事例の一つが、囲碁システムではないでしょうか。AIがプロに勝利したと話題になりましたが、そのシステムはディープラーニングです。対戦するたびにデータを蓄積して最適な手を打つだけでなく、ロジックも更新されていきます。

みずほ証券株取引システム

金融業界でもディープラーニングの技術は積極的に活用されています。特に証券会社では株価の予測が重要なので、ディープラーニングによって予測を立てています。現状はまだ正確に予測できるというレベルではありませんが、今後よりシステムが改良されていけば正確にレートを予測できるようになるかもしれません。

ただし、証券システムも含めてレートの予測がAIで正確にできるようになると、トレードの在り方そのものが変わってくる可能性があります。今までトレーダーとして儲かっていた人が儲からなくなる可能性もあるので、AI化によって損をする人も出てくる分野です。

不動産取引システム

不動産業界もAI化が進んでおり、ディープラーニングも取り入れられています。特に投資分野ではその傾向が顕著になります。判断の精度が高まってきているので、金融業界どうよう投資家にとって良い面も悪い面もあります。

ロボット開発

ロボット開発は当然最新の技術が用いられるので、ディープラーニングも活用されています。有名なロボットであるPepperはディープラーニングの機能が搭載されており、その結果人間のように振る舞います。

自動車業界

自動運転が進化すれば人間が運転する必要がなくなると言われており、すでに一部実用化されています。自動運転制御システムでもディープラーニングの仕組みが重要で、それは運転時に臨機応変に対応する必要があるからです。

開発されたときと同じロジックで運転していると、道路事情が変わった際に事故につながります。そのため、道路情報を蓄積するだけでなく、場に応じて運転自体を自動で変化させる必要があります。

農業機器

これも一時期話題になっていましたが、農業でもディープラーニングが実用化されています。衛星画像からデータを分析し、自動で機械が必要な農作業を行います。農業は朝早くから毎日休みなく作業しなければならないことが大変と言われますが、ディープラーニングで解消される可能性があります。

また、農業は基本的に対人業務ではなく作業なので、システムで自動化できれば最高と言えます。自動で収穫までやってくれれば、人間は販売だけすれば済むことになります。農業が不労所得化できる時代になるかもしれないので、意外とディープラーニングの恩恵をもっとも受ける業界の一つが農業かもしれません。

医療

医療業界でもディープラーニングの技術が活用されています。手術自体はまだまだ人間が行う必要がありますが、病気の判定などはデータを蓄積し、そこから結論を導き出すことができます。

美容

美容業界での活用はまだそれほど進んでいませんが、ディープラーニングによって一人一人の肌の状態を把握し、その人に最適な美容プランを提案する、といった使われ方をしています。

教育

教育分野でもディープラーニングが活用されています。特に子供の場合は単に知識共有だけでなく考え方や道徳的なこども学ぶ必要があります。そのためすべて人工知能で完結できるわけではありませんが、勉強の内容だけなら教員が教えるよりもすでに正確かつわかりやすく授業できる人工知能も出てきています。

学校教育なら、科目の授業自体は人工知能で行い、道徳や人間の在り方といった精神論的な分野のみ先生が教える、という時代が来るかもしれません。

製造業

製造業は比較的機械的な作業が続くので、人工知能でなくてもできる場合も多いです。しかし、人工知能が発達することで、管理やその日の天候、売れ行きから製造量を判断するようなことも可能です。

実際そういった活用例が増えており、人件費削減、無駄な製造を減らす、といった貢献をしています。

web業界

web業界ではディープラーニングは初期から活用されています。一番最新技術の繁栄が早い業界でもあります。たとえば、グーグルアナリティクスなどはディープラーニングの技術をフルに活用して、ユーザーが検索しているサイトや離脱率、どのくらいの時間サイトに滞在したのか、といったことを割り出します。

ブログやサイト運営で広告収入を稼ぐブロガーやアフィリエイターはSEOなどの技術を駆使してユーザーのニーズを探りますが、そのSEOツールはディープラーニングの技術が使われていることが多いです。

ディープラーニングで使う言語は？

ディープラーニングシステムの開発でよく用いられる言語は、C,C＋＋,Pythonなどです。特殊な言語が用いられていると思っていた方もいるかもしれませんが、実は言語自体は特殊なものではありません。

基礎的なディープラーニングの開発を行うならC言語から学ぶ必要がありますが、ディープラーニングを業務利用するならPythonから学習した方が効率的と思われます。C言語はポインタやメモリを読み込む領域の指定など、他のオブジェクト指向言語では自動で行われる処理を自分で記述する必要があります。

このC言語の特性があるからこそディープラーニングの開発に向いているのですが、業務利用するためのシステムならC言語で作られたプラットフォームの上にPythonで記述するケースも多いです。

そのため、簡単かつ実用性の高いPythonから学んだ方が良いかもしれません。

ディープラーニングエンジニアの年収平均は？正社員はどれ位？

ディープラーニングを含めたAIエンジニアの年収平均は、他のエンジニアに比べて高い傾向にあります。というのも、高い技術を求められている、時代のニーズが集中している、という理由が挙げられます。

AIの開発が進めば市場にもたらす影響は非常に大きく、現在のIT業界でAI以上に市場にもたらす影響の大きい技術はないのではないかと思われるほどです。VRも現在注目されている技術ですが、AIの方が広範囲に影響をもたらすでしょう。

VRはあくまでも映像ですが、AIは発達することによって人間の労働環境が大幅に変わります。世界規模、地球規模の技術と言えるでしょう。そのくらい重要な技術の開発を担うエンジニアなので、求められるスキルと年収が高いです。

具体的には、会社員でも1,000万円～が相場で、アメリカの優秀なディープラーニングエンジニアとなると5,000万円～の年収を得ています。

参考URL
aiエンジニアの年収/給料は？｜日本・海外・大手起業・ベンチャー・スタートアップ編
 【AIと年収5000万越え】AI（人工知能）人材の超高額年収の実態！

ディープラーニングエンジニアの必要な能力や素養は？

ディープラーニングエンジニアに必要な能力は、プログラミング能力だけではありません。プログラミングはあくまでもアルゴリズムを実装するためのツールに過ぎないので、プログラミングスキルを伸ばすというよりは、データを分析して設計するスキルが重要になります。

プログラマーは一般的に数学の能力があまり求められないケースが多いのですが、ディープラーニングエンジニアの場合は上記のことから数学スキルは必須です。データを解析して矛盾なく結論を導き出すロジックだけでなく、ディープラーニングの場合さらにそこからシステム自信がプログラミングしていく設計が必要になります。どういったデータが集まったら、どういったロジックを追記する、といったところまで予測してアルゴリズムを構築していくので、既存のシステムを真似てプログラミングするタイプの開発現場とはスキルレベルがまったく異なります。

もちろん例外はありますが、文系エンジニアからディープラーニングエンジニアになるのは難しいです。数学を勉強し直すことになるでしょう。基本的にプログラマーの仕事は文系でも理系でもできるもので、実際文系出身のプログラマーは多いです。

しかし、AIに関してはプログラミングよりもデータ解析・分析、アルゴリズム構築に重きが置かれるので、数学やデータサイエンスのスキルが重要ということです。

ディープラーニングエンジニアの将来性は？どんな人が需要がたかい？

ディープラーニングエンジニアの需要は極めて高く、将来性もあると言えます。人手不足が深刻なIT業界ですが、ディープラーニングエンジニアを含むAIエンジニアに関しては特に人手が不足しています。

必要なスキルとしては、数学、データ解析、プログラミング、などです。もちろんアルゴリズムを考えるスキルや設計スキルが重要ですが、データをいかに扱っていくかはエンジニアが考えていきます。

既存の技術を用いた開発であれば、真新しいシステムであってもある程度正解の設計というものが存在します。しかし、AIのなかでも特にディープラーニングは最先端の技術で、この先技術を進歩させていくのもエンジニアの仕事になります。

既存の技術を使ってシステム開発を行うだけでなく、ディープラーニングエンジニアは既存の技術を把握したうえで新しい技術を生み出していくことが求められるのです。そういう意味では、最新技術に興味を持ち、自ら作り上げていく人に需要があります。

ディープラーニングエンジニアはどんな勉強をすればいい？

ディープラーニングエンジニアを目指すエンジニアに必要な勉強は、数学、プログラミング、AI全般の技術知識、アルゴリズム、データベースなどです。AI以外のエンジニアでもプログラミング、データベース、基本的なアルゴリズムの学習はもちろん必要なのですが、ディープラーニング含むAIエンジニアの場合、特に数学やアルゴリズム、データ解析の深い部分まで学習するという点で大きな違いがあります。

プログラミングスキルよりもむしろそちらの方が重要で、プログラミングに関してはデータ分析やアルゴリズムがしっかりしていればあとはある程度事務的作業です。そういう意味では、一般的なエンジニアとAIエンジニアは大きく異なります。